实际上，这种情况非常常见。在一般的实证研究中，如果模型不是已经被证明非常完善的模型（比如CAPM），那么R方值通常不会很高。如果样本量较大，R方一般在0.3左右，而在0.5左右也可以接受。相反，如果R方值过高，这可能不是理想的情况，因为它可能表明存在序列自相关或异方差等问题。如果你确实想提高拟合度，主要有两种方法可以尝试。首先，可以考虑更换模型中的变量，去除那些不显著的变量，但通常不建议这样做，因为可能会影响到模型的完整性和解释力。其次，可以通过对数据进行再处理来改进。你可以对数据进行描点观察，寻找是否有明显的结构断裂点，然后对那些不好的数据进行剔除。这可能有助于提高模型的拟合度。值得注意的是，提高R方值并不总是意味着模型更好。关键在于模型能否准确地解释和预测数据，以及模型假设是否合理。因此，在追求更高的R方值时，要确保模型的稳健性和解释力。此外，还可以考虑使用其他统计指标来评估模型的性能，如调整后的R方、AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）。这些指标可以帮助你更全面地评估模型的表现。总之，提高R方值的方法有很多，但关键是找到合适的模型和数据处理方法，以确保模型具有良好的解释力和预测能力。